“经济增长”与“二氧化碳排放”关系的非线性研究:基于发展中的非线性Granger因果检验

　　内容提要:本文首次采用新发展的非线性Granger因果检验方法———Tn非参检验方法,对、印度等多个发展家的“经济增长”与“二氧化碳排放”的关系展开深入研究,结果表明,、印度等多个发展家存在着由“二氧化碳排放”到“经济增长”的非线性Granger因果关系。与此同时,动态分析表明随着中、印等主要发展家工业化、城市化进程的不断加快,经济对能源的刚性需求使得二氧化碳排放量持续增加,从而使得由“经济增长”到“二氧化碳排放”的因果关系日益凸显。

　　关键词:二氧化碳排放；非线性；Granger因果检验；非线性动态分析

　　一、引言

　　随着人类经济的不断发展,温室气体排放加剧所引发的全球气候变暖、生态系统恶化等环境问题日益严峻。根据联合国政府间气候变化专门委员会2007年的评估报告,在过去50年间,全球温度平均每10年升高0.13℃,温度上升幅度几乎是近100年来的2倍。该报告同时指出,人类活动所排放的温室气体很可能是导致全球温度上升的主要原因,致使干旱、暴雨、暴雪、热浪和热带气旋等极端气候现象更加频繁地出现。

　　由此可见,如何在实现经济持续发展的同时,有效减少温室气体的排放已成为当今世界各国面临的亟须解决的重大问题。在此背景下,对“经济增长”与“二氧化碳排放”的关系展开深入研究具有重要的学术价值与现实意义,它将为政策当局对未来能源和环境经济政策的选择与安排提供理论分析与经验检验的参考依据。

　　在有关“经济增长”与“二氧化碳排放”的关系问题上,现有的研究主要集中在考察“经济增长”与“二氧化碳排放”之间是否存在显著的倒U型关系曲线,以检验“环境库兹涅茨曲线假说”(EnvironmentalKuznetsCurve,EKC)是否成立。“EKC假说”表明在经济发展的初始阶段,二氧化碳等污染排放量将随着经济的增长而增加,而当经济进一步发展并达到某个门槛水平之后,二氧化碳等污染排放量将随着经济的增长而下降。自从Grossman和Krueger(1991)首次对其进行经验分析之后,围绕着“EKC假说”是否成立,学术界展开了热烈的讨论与深入的研究,并由此涌现出大量文献,其中代表性的文献包括Holtz-Eakin和Selden(1995)、Cole等(1997)、Galeotti等(2006)以及He和Richard(2010)等人的研究。Dinda(2004)对该领域研究做了文献综述,在阐述现有研究存在的不足时指出,“有较多的文献是基于面板数据的方法进行分析,而对于具体的单个国家进行逐一研究仍相对较少。然而,面板数据分析框架隐含地假定各国具有相同的经济发展轨迹,这样的基本假定备受诟病。因为各国具有显著不同的社会、政治、经济、生态等因素,而这些异质性的条件对`经济增长-环境关系'将产生显著的异质性影响”。

　　此外,Lindmark(2002)和deBruyn等(1998)进一步指出,与截面分析相比,采用时间序列方法对单一国家进行研究将更有助于从动态分析的角度来揭示“经济增长-环境关系”。

　　近年来的最新研究表明,基于“EKC假说”对“经济增长”与“二氧化碳排放”的关系进行研究可能存在较大的局限性,而从“因果关系”的角度展开分析则显得更为合理(CoondooandDinda,2002;Dinda,2005)。这是因为现有的EKC模型常常忽略了经济增长变量与环境污染变量可能存在相互作用的反馈机制(Stern,2004;ZhangandCheng,2009;LeanandSmyth,2010),并且先验地假定仅存在由“产出”(或“收入”)到“污染排放”的单向因果关系。然而,二氧化碳排放等环境指标与能源消费等经济增长要素紧密关联,我们完全有理由相信,在现实的经济运行中同样存在着由“二氧化碳排放”到“经济增长”的因果关系。而且更重要的是,现有研究如果基于“仅存在由`产出'到`污染排放'的单向因果关系”的先验假定展开分析,可能导致我们对两者关系的偏差性理解,进而影响我们对未来能源与环境经济政策的正确选择(CoondooandDinda,2002;Dinda,2005)。

　　依据Coondoo和Dinda(2002)、Dinda(2005)、Dinda和Coondoo(2006)以及Soytas和Sari(2009)等人的研究可知,对于一个具体国家(或地区)而言,当存在由“二氧化碳排放”到“经济增长”的Granger因果关系,则意味着“二氧化碳排放”包含着未来“经济增长”的相关信息,“二氧化碳排放”是影响“经济增长”的重要因素,实施“节能减排”的措施将给经济增长带来明显的冲击与影响。反之,当仅存在由“经济增长”到“二氧化碳排放”的单向因果关系,则意味着减少“二氧化碳排放”不会对经济增长产生显著的影响(Dinda,2005)。由此可见,对“经济增长”与“二氧化碳排放”之间是否存在因果关系以及因果关系的作用方向进行检验显得十分必要,它将为未来的政策选择与安排提供重要的参考依据。

　　近年来采用Granger因果检验等现代计量经济学方法对“经济增长”与“二氧化碳排放”的因果关系展开深入分析成为该领域新的研究动态,相关文献也开始涌现。

　　Coondoo和Dinda(2002)首次对“经济增长”与“二氧化碳排放”的因果关系进行检验,他们基于传统Granger因果检验方法研究表明,北美、西欧发达国家地区存在着由“二氧化碳排放”到“经济增长”的单向因果关系,而对于南美洲、大洋洲以及日本等国家地区,存在着由“经济增长”到“二氧化碳排放”的单向因果关系,对于非洲等国家地区,两者之间存在着双向因果关系。

　　此外,Dinda和Coondoo(2006)在面板框架下对88个国家1960～1990年“经济增长”与“二氧化碳排放”的因果关系进行研究,检验结果表明欧洲国家存在着由“二氧化碳排放”到“经济增长”的因果关系,美洲中部地区国家存在着由“经济增长”到“二氧化碳排放”的因果关系,而非洲国家存在双向因果关系;Soytas和Saria(2009)在VAR的线性分析框架下,结合广义脉冲效应以及Granger因果检验方法考察了土耳其经济增长、二氧化碳排放以及能源消费之间的相互影响关系,研究表明“经济增长”与“二氧化碳排放”等并不存在长期因果关系;Lean和Smyth(2010)对5个东南亚国家1980～2006年“经济增长”与“二氧化碳排放”的关系展开深入研究,基于Granger因果检验的分析表明,两者之间存在着由“二氧化碳排放”到“经济增长”的单向因果关系。

　　现有的文献大多是在线性的框架下展开研究,并结合传统Granger因果检验方法进行分析。然而,传统Granger因果检验方法可能存在着较大的局限性,这是因为最新的研究表明,由于经济周期波动、宏观调控政策、石油危机等经济事件的影响,以及国际油价波动、技术进步、产业结构调整等因素的冲击,“经济增长”与“二氧化碳排放”之间的关系并非一成不变,它们之间可能存在显著的非线性关系(HeilandSelden,2001;FriedlandGetzner,2003;Cole,2004;Galeottietal.,2006;AslanidisandIranzo,2009)。传统Granger因果检验方法考察的是变量之间的线性因果关系,当时间序列呈现非线性的动态变化趋势,传统的Granger因果检验方法将无法正确识别出变量之间是否存在非线性的因果关系。最近,Diks和Panchenko(2006)在非线性研究领域取得了新的进展,有效地解决了这一问题。他们提出了非参数Tn检验方法,以考察变量之间是否存在非线性Granger因果关系,进而克服上述传统Grange因果检验方法的局限性。非参Tn检验方法在近期得到了学者的重视与关注,并应用在经济学各相关研究领域,取得了显著的成效,其中代表性的包括Gooijera和Sivarajasingham(2008)、Bekiros和Diks(2008a、b)、Boubaker和Sebai(2009)、Chen和Shen(2009)以及Ajayi和Serletis(2009)等人的研究。

　　随着经济的快速发展,能源与环境问题日益严峻,“经济增长”与“二氧化碳排放”的关系问题也引起了政策当局与学术界的广泛关注。正因如此,近年来,学者也从不同的角度对经济增长引发的二氧化碳排放、能源需求等问题展开了分析与阐述,其中,林伯强和蒋竺均(2009)结合收入等变量对的二氧化碳库兹涅茨曲线做了对比研究和预测,并指出简单的库兹涅茨模型模拟的理论曲线无法预测未来“经济增长”与“二氧化碳排放”关系的非线性研究二氧化碳的排放状况;陆虹(2000)考察大气污染的库兹涅茨曲线特性,发现产出与二氧化碳排放并非简单的倒U型关系;陈诗一(2009)结合绿色增长核算来考察二氧化碳排放与能源消费对工业增长方式转变和可持续发展的影响;彭水军和包群(2006)考察了1985～2003年污染指标与经济增长的关系,发现经济增长在影响污染排放的同时,环境污染也对经济增长产生反作用力。

　　此外,代表性的研究还包括贺菊煌等(2002)、李齐云和商凯(2009)以及何建武和李善同(2009)等人的研究。

　　该领域的研究具有几点不足:首先,国内现有的研究有相当一部分是专注于定性的理论分析,从“因果关系”的角度对“经济增长”与“二氧化碳排放”关系展开定量分析的研究仍相对较少;其次,在现阶段国内基于“EKC假说”的定量研究中,大部分研究同样隐含地假定仅存在由“经济增长”到“二氧化碳排放”的单向因果关系,而忽略两者之间可能存在其他作用方向的因果关系;与此同时,在国外的跨国研究中,较多的是采用截面技术或面板技术展开研究,而较少结合时间序列方法对各个国家进行逐一分析(Dinda,2004)。

　　采用时间序列方法对各个国家的逐一分析有助于进一步揭示“经济增长与环境关系”在各国间的异质性特征以及动态变化趋势,而且更重要的是,现阶段国外研究大多数是在线性框架下结合传统Granger因果检验方法,对“经济增长”与“二氧化碳排放”的因果关系进行分析,而较少考虑时间序列的非线性趋势并在非线性框架下对此问题展开研究。有鉴于此,本文尝试在现有研究的基础上做一个有益的补充,结合一系列前沿的非线性时间序列分析方法对多个发展家“经济增长”与“二氧化碳排放”的因果关系展开深入研究。具体来说,本文将结合神经网络等多种非线性检验方法对“经济增长”与“二氧化碳排放”是否存在显著的非线性作用机制展开分析,并在此基础上,结合最新发展的非线性Granger因果检验方法(DiksandPanchenko,2006),对、印度等多个发展家的“经济增长”与“二氧化碳排放”之间的非线性因果关系展开逐一研究。与此同时,为了进一步考察两者在不同样本期的相互影响关系,本文从动态递归分析的角度,深入考察“经济增长”与“二氧化碳排放”关系在不同时期的演变轨迹。

　　二、方法和数据说明

　　(一)非线性检验方法

　　为了考察变量是否存在非线性动态变化趋势,并保证结论的可靠性与稳健性,本文分别采用神经网络检验方法(Leeetal.,1993)、BDS检验方法(Brocketal.,1996)以及RESET检验方法(Ramsey,1969)展开非线性检验。

　　下面对这三种主流非线性检验方法的基本原理进行简要说明。